A programação é uma arte. E, como na arte, selecionar os pincéis e tintas adequados é essencial para produzir os melhores trabalhos. A Programação orientada a objetos Python é uma dessas habilidades.
A escolha da linguagem de programação correta é uma parte crucial de qualquer projeto, e pode levar a um desenvolvimento fluido e agradável ou a um pesadelo completo. Portanto, seria melhor se você usasse a linguagem mais adequada para seu caso de uso.
Essa é a principal razão para aprender programação orientada a objetos em Python, que é também uma das linguagens de programação mais populares.
Vamos aprender!
Um exemplo de programa Python
Antes de aprofundar no assunto, vamos fazer uma pergunta: você já escreveu um programa Python como o que está abaixo?
secret_number = 20
while True:
number = input('Guess the number: ')
try:
number = int(number)
except:
print('Sorry that is not a number')
continue
if number != secret_number:
if number > secret_number:
print(number, 'is greater than the secret number')
elif number < secret_number:
print(number, 'is less than the secret number')
else:
print('You guessed the number:', secret_number)
break
Este código é um simples adivinhador de números. Tente copiá-lo em um arquivo Python e executá-lo em seu sistema. Ele cumpre perfeitamente seu propósito.
Mas aí vem um enorme problema: e se lhe pedíssemos para implementar um novo recurso? Poderia ser algo simples – por exemplo:
“Se a entrada for um múltiplo do número secreto, dê uma dica ao usuário”.
O programa se tornaria rapidamente complexo e pesado à medida que você aumentasse o número de características e, portanto, o número total de condicionais aninhados.
É exatamente isso que a programação orientada a objetos tenta resolver.
Requisitos para aprender OOP Python
Antes de entrar na programação orientada a objetos, recomendamos fortemente que você tenha uma compreensão firme dos conceitos básicos de Python.
Classificar tópicos considerados “básicos” pode ser difícil. Por causa disso, projetamos uma checklist com todos os principais conceitos necessários para aprender programação orientada a objetos em Python.
- Variável: Nome simbólico que aponta para um objeto específico (veremos o que os objetos significam através do artigo).
- Operadores aritméticos: Adição (+), subtração (-), multiplicação (*), divisão (/), divisão inteira (//), modulo (%).
- Tipos de dados incorporados: Numéricos (inteiros, flutuadores, complexos), Seqüências (strings, listas, tuplas), Booleanos (True, False), Dicionários, e Conjuntos.
- Expressões booleanas: Expressões em que o resultado é True ou False.
- Condicional: Avalia uma expressão booleana e faz algum processo dependendo do resultado. Manipulado por declarações if/else.
- Loop: Execução repetida de blocos de código. Pode ser um loop for ou while.
- Funções: Bloco de código organizado e reutilizável. Você os cria com a palavra-chave def.
- Argumentos: Objetos passados para uma função. Por exemplo:
sum([1, 2, 4]) - Execute um script Python: Abra um terminal ou uma linha de comando e digite “python <nome do arquivo>”.
- Abra uma shell Python: Abra um terminal e digite
pythonoupython3, dependendo do seu sistema.
Agora que você tem estes conceitos cristalinos, você pode avançar com a compreensão da programação orientada a objetos.
O que é Programação Orientada a Objetos em Python?
A Programação Orientada a Objetos (OOP) é um paradigma de programação no qual podemos pensar em problemas complexos como objetos.
Um paradigma é uma teoria que fornece a base para a solução de problemas.
Portanto, quando falamos de OOP, estamos nos referindo a um conjunto de conceitos e padrões que usamos para resolver problemas com objetos.
Um objeto em Python é uma única coleção de dados (atributos) e comportamento (métodos). Você pode pensar em objetos como coisas reais ao seu redor. Por exemplo, considere as calculadoras:
Como você pode notar, os dados (atributos) são sempre substantivos, enquanto os comportamentos (método) são sempre verbos.
Esta compartimentação é o conceito central da Programação Orientada a Objetos. Você constrói objetos que armazenam dados e contêm tipos específicos de funcionalidade.
Por que usamos programação orientada a objetos em Python?
OOP permite que você crie um software seguro e confiável. Muitas estruturas Python e bibliotecas usam este paradigma para construir sua base de código. Alguns exemplos são Django, Kivy, pandas, NumPy, e TensorFlow.
Vejamos as principais vantagens de usar o OOP em Python.
Vantagens do OOP Python
As seguintes razões farão com que você opte pelo uso de programação orientada a objetos em Python.
Todas as Linguagens de Programação Moderna usam OOP
Este paradigma é independente do idioma. Se você aprender OOP em Python, você será capaz de usá-lo no seguinte:
- Java
- PHP (certifique-se de ler a comparação entre PHP e Python)
- Ruby
- Javascript
- C#
- Kotlin
Todos essas linguagens ou são nativamente orientados a objetos ou incluem opções de funcionalidade orientada a objetos. Se você quiser aprender qualquer uma delas após Python, será mais fácil – você encontrará muitas semelhanças entre as linguagens que trabalham com objetos.
OOP permite que você codifique mais rápido
Codificar mais rápido não significa escrever menos linhas de código. Significa que você pode implementar mais recursos em menos tempo, sem comprometer a estabilidade de um projeto.
A programação orientada a objetos permite a reutilização do código através da implementação da abstração. Este princípio torna seu código mais conciso e legível.
Como você deve saber, os programadores passam muito mais tempo lendo o código do que escrevendo-o. É a razão pela qual a legibilidade é sempre mais importante do que obter recursos o mais rápido possível.
Você verá mais sobre o princípio da abstração mais tarde.
OOP ajuda você a evitar o código Spaghetti
Você se lembra do programa de adivinhação de números no início deste artigo?
Se você continuar acrescentando recursos, você terá muitas declarações if aninhados no futuro. Este emaranhado de infinitas linhas de código é chamado de código spaghetti, e você deve evitá-lo o máximo possível.
O OOP nos dá a possibilidade de comprimir toda a lógica nos objetos, evitando assim longos trechos de “if” aninhados.
OOP melhora sua análise de qualquer situação
Uma vez que você tenha alguma experiência com OOP, você será capaz de pensar em problemas como objetos pequenos e específicos.
Este entendimento leva a uma rápida inicialização do projeto.
Programação Estruturada vs Programação Orientada a Objetos
A programação estruturada é o paradigma mais utilizado pelos iniciantes porque é a maneira mais simples de construir um pequeno programa.
Envolve a execução sequencial de um programa Python. Isso significa que você está dando ao computador uma lista de tarefas e depois executando-as de cima para baixo.
Vamos ver um exemplo de programação estruturada com um programa de cafeteria.
small = 2
regular = 5
big = 6
user_budget = input('What is your budget? ')
try:
user_budget = int(user_budget)
except:
print('Please enter a number')
exit()
if user_budget > 0:
if user_budget >= big:
print('You can afford the big coffee')
if user_budget == big:
print('It\'s complete')
else:
print('Your change is', user_budget - big)
elif user_budget == regular:
print('You can afford the regular coffee')
print('It\'s complete')
elif user_budget >= small:
print('You can buy the small coffee')
if user_budget == small:
print('It\'s complete')
else:
print('Your change is', user_budget - small)
O código acima age como um vendedor de café. Ele lhe pedirá um orçamento e então “venderá” o maior café que você puder comprar.
Tente rodá-lo no terminal. Ele executará passo a passo, dependendo da sua entrada.
Este código funciona perfeitamente, mas temos três problemas:
- Tem uma lógica muito repetida.
- Utiliza muitos condicionamentos if.
- Vai ser difícil ler e modificar.
O OOP foi inventado como uma solução para todos esses problemas.
Vamos ver o programa acima implementado com o OOP. Não se preocupe se você ainda não o entendeu. É apenas para comparar programação estruturada e programação orientada a objetos.
class Coffee:
# Constructor
def __init__(self, name, price):
self.name = name
self.price = float(price)
def check_budget(self, budget):
# Check if the budget is valid
if not isinstance(budget, (int, float)):
print('Enter float or int')
exit()
if budget < 0:
print('Sorry you don\'t have money')
exit()
def get_change(self, budget):
return budget - self.price
def sell(self, budget):
self.check_budget(budget)
if budget >= self.price:
print(f'You can buy the {self.name} coffee')
if budget == self.price:
print('It\'s complete')
else:
print(f'Here is your change {self.get_change(budget)}$')
exit('Thanks for your transaction')
Nota: Todos os conceitos a seguir serão explicados mais profundamente através do artigo.
O código acima representa uma classe chamada “Coffee”. Ele tem dois atributos – “nome” e “preço” – e ambos são utilizados nos métodos. O método primário é “vender”, que processa toda a lógica necessária para completar o processo de venda.
Se você tentar administrar essa classe, não obterá nenhum resultado. Isso ocorre principalmente porque estamos apenas declarando o “modelo” para os cafés, não os cafés em si.
Vamos implementar essa classe com o seguinte código:
small = Coffee('Small', 2)
regular = Coffee('Regular', 5)
big = Coffee('Big', 6)
try:
user_budget = float(input('What is your budget? '))
except ValueError:
exit('Please enter a number')
for coffee in [big, regular, small]:
coffee.sell(user_budget)
Aqui estamos fazendo instâncias, ou objetos de café, da classe “Coffee”, chamando então o método “vender” de cada café até que o usuário possa pagar qualquer opção.
Obteremos o mesmo resultado com ambas as abordagens, mas podemos estender a funcionalidade do programa muito melhor com o OOP.
Abaixo está uma tabela comparando a programação orientada a objetos e a programação estruturada:
| OOP | Structured Programming |
| Mais fácil de manter | Difícil de manter |
| Não se repita (DRY) | Código repetido em muitos lugares |
| Pequenos trechos de código reutilizados em muitos lugares | Uma grande quantidade de código em poucos lugares |
| Abordagem por objetos | Abordagem por código de bloco |
| Mais fácil de depurar | Mais difícil de depurar |
| Grande curva de aprendizagem | Curva de aprendizagem mais simples |
| Utilizado em grandes projetos | Otimizado para programas simples |
Para concluir a comparação de paradigmas:
- Nenhum dos dois paradigmas é perfeito (o OOP pode ser esmagador para ser usado em projetos simples).
- Estas são apenas duas maneiras de resolver um problema; existem outras por aí.
- O OOP é usado em grandes bases de código, enquanto a programação estruturada é principalmente para projetos simples.
Vamos passar a objetos embutidos em Python.
Tudo é um objeto em Python
Vamos lhe contar um segredo: você tem usado o OOP o tempo todo sem se dar conta.
Mesmo quando se usa outros paradigmas em Python, ainda se usa objetos para fazer quase tudo.
Isso porque, em Python, tudo é um objeto.
Lembre-se da definição de objeto: Um objeto em Python é uma única coleção de dados (atributos) e comportamento (métodos).
Isso corresponde a qualquer tipo de dado em Python.
Uma string é uma coleção de dados (caracteres) e comportamentos (upper(), lower(), etc.). O mesmo se aplica a inteiros, flutuante, booleanos, listas e dicionários.
Antes de continuar, vamos rever o significado dos atributos e métodos.
Atributos e métodos
Os atributos são variáveis internas dentro dos objetos, enquanto os métodos são funções que produzem algum comportamento.
Vamos fazer um exercício simples na shell Python. Você pode abri-la digitando python ou python3 em seu terminal.
Agora, vamos trabalhar com a shell Python para descobrir métodos e tipos.
>>> kinsta = 'Kinsta, Premium Application, Database, and Managed WordPress hosting'
>>> kinsta.upper()
'KINSTA, PREMIUM APPLICATION, DATABASE, AND MANAGED WORDPRESS HOSTING'
Na segunda linha, estamos chamando um método de string, upper(). Ele retorna o conteúdo da cadeia tudo em maiúsculas. Entretanto, ele não muda a variável original.
>>> kinsta
'Kinsta, Premium Application, Database, and Managed WordPress hosting'
Vamos mergulhar em funções valiosas ao trabalhar com objetos.
A função tipo() permite obter o tipo de um objeto. O “tipo” é a classe à qual o objeto pertence.
>>> type(kinsta)
# class 'str'
A função dir() retorna todos os atributos e métodos de um objeto. Vamos testá-lo com a variável kinsta.
>>> dir(kinsta)
['__add__', '__class__', ........... 'upper', 'zfill']
Agora, tente imprimir alguns dos atributos ocultos deste objeto.
>>> kinsta.__class__ # class ‘str’ e>Isto produzirá a classe à qual o objeto kinsta pertence. Portanto, podemos dizer que a única coisa que a função do tipo retorna é o atributo __classe__ de um objeto.
Você pode experimentar todos os tipos de dados, descobrindo todos os seus atributos e métodos diretamente no terminal. Você pode saber mais sobre os tipos de dados incorporados na documentação oficial.
Seu primeiro objeto em Python
Uma classe é como um modelo. Ela permite criar objetos personalizados com base nos atributos e métodos que você define.
Você pode pensar nisso como um cortador de cookies que você modifica para assar os cookies perfeitos (objetos, não cookies de rastreamento), com características definidas: Forma, tamanho, e muito mais.
Por outro lado, temos instâncias. Uma instância é um objeto individual de uma classe, que tem um endereço de memória único.
Agora que você sabe o que são classes e instâncias, vamos definir algumas!
Para definir uma classe em Python, você usa a palavra-chave class, seguida de seu nome. Neste caso, você criará uma classe chamada Cookie.
Nota: Em Python, usamos a convenção de nomes em maiúsculas para as classes..
class Cookie:
pass
Abra sua shell Python e digite o código acima. Para criar uma instância de uma classe, basta digitar seu nome e parênteses após ela. É o mesmo processo que a invocação de uma função.
cookie1 = Cookie()
Parabéns – você acaba de criar seu primeiro objeto em Python! Você pode verificar sua identificação e digitar com o seguinte código:
id(cookie1)
140130610977040 # Unique identifier of the object
type(cookie1)
<class '__main__.Cookie'>
Como você pode ver, este cookie tem um identificador único na memória, e seu tipo é Cookie.
Você também pode verificar se um objeto é uma instância de uma classe com a função isinstance().
isinstance(cookie1, Cookie)
# True
isinstance(cookie1, int)
# False
isinstance('a string', Cookie)
# False
Método construtor
O método __init__() também é chamado de “construtor”. É chamado de Python cada vez que instanciamos um objeto.
O construtor cria o estado inicial do objeto com o conjunto mínimo de parâmetros que ele precisa para existir. Vamos modificar a classe Cookie, para que ela aceite parâmetros em seu construtor.
class Cookie:
# Constructor
def __init__(self, name, shape, chips='Chocolate'):
# Instance attributes
self.name = name
self.shape = shape
self.chips = chips
Na classe Cookie, cada cookie deve ter um nome, forma e lascas. Nós definimos o último como “Chocolate”.
Por outro lado, self refere-se à instância da classe (o próprio objeto).
Tente colar a classe na classe e criar uma instância do cookie como de costume.
cookie2 = Cookie()
# TypeError
Você vai receber um erro. Isso porque você deve fornecer o conjunto mínimo de dados que o objeto precisa para viver – neste caso, nome e forma, uma vez que já definimos chips para “Chocolate”.
cookie2 = Cookie('Awesome cookie', 'Star')
Para acessar os atributos de uma instância, você deve usar a notação de pontos.
cookie2.name
# 'Awesome cookie'
cookie2.shape
# 'Star'
cookie2.chips
# 'Chocolate'
Por enquanto, a classe Cookie não tem nada muito suculento. Vamos adicionar um método de cozimento de amostra() para tornar as coisas mais interessantes.
class Cookie:
# Constructor
def __init__(self, name, shape, chips='Chocolate'):
# Instance attributes
self.name = name
self.shape = shape
self.chips = chips
# The object is passing itself as a parameter
def bake(self):
print(f'This {self.name}, is being baked with the shape {self.shape} and chips of {self.chips}')
print('Enjoy your cookie!')
Para chamar um método, use a notação de ponto e invoque-o como uma função.
cookie3 = Cookie('Baked cookie', 'Tree')
cookie3.bake()
# This Baked cookie, is being baked with the shape Tree and chips of Chocolate
Enjoy your cookie!
Os 4 pilares do OOP em Python
A Programação Orientada a Objetos inclui quatro pilares principais:
1. Abstração
A abstração esconde do usuário a funcionalidade interna de uma aplicação. O usuário pode ser o cliente final ou outros desenvolvedores.
Podemos encontrar abstração em nossa vida diária. Por exemplo, você sabe como usar seu telefone, mas provavelmente não sabe exatamente o que está acontecendo dentro dele cada vez que você abre um aplicativo.
Outro exemplo é a própria Python. Você sabe como usá-lo para construir software funcional, e pode fazê-lo mesmo que não entenda o funcionamento interno do Python.
Aplicar o mesmo ao código permite coletar todos os objetos em um problema e abstrair a funcionalidade padrão em classes.
2. Herança
A herança nos permite definir várias subclasses a partir de uma classe já definida.
O objetivo principal é seguir o princípio DRY. Você poderá reutilizar muito código, implementando todos os componentes de compartilhamento em superclasses.
Você pode pensar nisso como o conceito de herança genética da vida real. As crianças (subclasse) são o resultado da herança entre dois pais (superclasses). Eles herdam todas as características físicas (atributos) e alguns comportamentos (métodos) comuns.
3. Polimorfismo
O polimorfismo nos permite modificar ligeiramente os métodos e atributos das subclasses previamente definidas na superclasse.
O significado literal é “muitas formas“. Isso porque construímos métodos com o mesmo nome, mas com funcionalidades diferentes.
Voltando à idéia anterior, as crianças também são um exemplo perfeito de polimorfismo. Elas podem herdar um comportamento definido de ficar_cansadas() mas de uma maneira ligeiramente diferente, por exemplo, ficar com fome a cada 4 horas em vez de a cada 6 horas.
4. Encapsulamento
Encapsulamento é o processo no qual protegemos a integridade interna dos dados em uma classe.
Embora não haja uma declaração privada em Python, você pode aplicar o encapsulamento usando o mangling em Python. Há métodos especiais chamados getters e setters que nos permitem acessar atributos e métodos únicos.
Imaginemos uma classe humana que tem um atributo único chamado _altura. Você só pode modificar este atributo dentro de certas restrições (é quase impossível ser superior a 3 metros).
Construindo uma área com a calculadora de resolução de shapes
Uma das melhores coisas sobre Python é que ele nos permite criar uma grande variedade de software, desde um programa CLI (interface de linha de comando) até um aplicativo web complexo.
Agora que você aprendeu os conceitos de pilares do OOP, é hora de aplicá-los a um projeto real.
Nota: Todos os códigos a seguir estarão disponíveis dentro deste repositório GitHub. Uma ferramenta de revisão de código que nos ajuda a gerenciar as versões de código com Git.
Sua tarefa é criar uma calculadora de área com as seguintes shapes:
- Quadrado
- Rectângulo
- Triângulo
- Círculo
- Hexágono
Formato class shape
Primeiramente, criar um arquivo calculator.py e abri-lo. Como já temos os objetos para trabalhar, será fácil de abstract em uma classe.
Você pode analisar as características comuns e descobrir que todas estas são formatos 2D. Portanto, a melhor opção é criar uma shape class com um método get_area() do qual cada forma herdará.
Nota: Todos os métodos devem ser verbos. Isso porque este método é chamado get_area() e não area().
class Shape:
def __init__(self):
pass
def get_area(self):
pass
O código acima define a classe; no entanto, ainda não há nada de interessante nela.
Vamos implementar a funcionalidade padrão da maioria dessas formas.
class Shape:
def __init__(self, side1, side2):
self.side1 = side1
self.side2 = side2
def get_area(self):
return self.side1 * self.side2
def __str__(self):
return f'The area of this {self.__class__.__name__} is: {self.get_area()}'
Vamos analisar o que estamos fazendo com este código:
- No método __init__, estamos solicitando dois parâmetros, side1 e side2. Estes permanecerão como atributos de instância.
- A função get_area() retorna a área da forma. Neste caso, ela está usando a fórmula de área de um retângulo, uma vez que será mais fácil de implementar com outras formas.
- O método __str__() é um “método mágico”, assim como __init__(). Ele permite modificar a forma como uma instância irá imprimir.
- O atributo oculto auto.__classe__.__name__ se refere ao nome da classe. Se você estivesse trabalhando com uma classe Triângulo, esse atributo seria “Triângulo”.
Rectangle Class
Como implementamos a fórmula de área do Retângulo, poderíamos criar uma classe simples de Rectangle que não faz nada além de herdar da classe shape.
Para aplicar inheritance em Python, você criará uma classe como de costume e cercará a superclasse da qual você quer herdar entre parênteses.
# Folded base class
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): # Superclass in Parenthesis
pass
Square Class
Podemos ter uma excelente abordagem do polimorfismo com a classe Square.
Lembre-se de que um quadrado é apenas um retângulo cujos quatro lados são todos iguais. Isso significa que podemos usar a mesma fórmula para obter a área.
Podemos fazer isso modificando o método init, aceitando apenas um side como parâmetro e passando esse valor de lado para o construtor da classe Rectangle.
# Folded classes
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): ...
class Square(Rectangle):
def __init__(self, side):
super().__init__(side, side)
Como você pode ver, a superfunção passa duas vezes o parâmetro side para a superclasse. Em outras palavras, ela passa o side tanto como side1 como side2 para o construtor previamente definido.
Triangle Class
Um triângulo é metade do tamanho do retângulo que o cerca.
Portanto, podemos herdar da classe Rectangle e modificar o método get_area para corresponder à fórmula da área triangular, que é a metade da base multiplicada pela altura.
# Folded classes
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): ...
class Square(Rectangle): ...
class Triangle(Rectangle):
def __init__(self, base, height):
super().__init__(base, height)
def get_area(self):
area = super().get_area()
return area / 2
Outro caso de uso da função super() é chamar um método definido na superclasse e armazenar o resultado como uma variável. É isso que está acontecendo dentro do método get_area().
Classe Circle
Você pode encontrar a área do círculo com a fórmula πr², onde r é o raio do círculo. Isso significa que temos que modificar o método get_area() para implementar essa fórmula.
Nota: Podemos importar o valor aproximado de π a partir do módulo de matemática
# Folded classes
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): ...
class Square(Rectangle): ...
class Triangle(Rectangle): …
# At the start of the file
from math import pi
class Circle(Shape):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
def get_area(self):
return pi * (self.radius ** 2)
O código acima define a classe Circle, que usa um construtor diferente e métodos get_area().
Embora o Circle herde da classe Shape, você pode redefinir cada um dos métodos e atribuí-los a seu gosto.
Regular Hexagon Class
Precisamos apenas do comprimento de um lado de um hexágono regular para calcular sua área. É semelhante à classe Square, onde apenas passamos uma discussão para o construtor.
Entretanto, a fórmula é bem diferente, e implica no uso de uma raiz quadrada. É por isso que você usará a função sqrt() do módulo de matemática.
# Folded classes
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): ...
class Square(Rectangle): ...
class Triangle(Rectangle): …
class Circle(Shape): …
# Import square root
from math import sqrt
class Hexagon(Rectangle):
def get_area(self):
return (3 * sqrt(3) * self.side1 ** 2) / 2
Testando nossas aulas
Você pode entrar em um modo interativo ao executar um arquivo Python usando um depurador. A maneira mais simples de fazer isso é usando a função de breakpoint integrada.
Nota: Esta função está disponível apenas em Python 3.7 ou mais recente.
from math import pi, sqrt
# Folded classes
class Shape: ...
class Rectangle(Shape): ...
class Square(Rectangle): ...
class Triangle(Rectangle): …
class Circle(Shape): …
class Hexagon(Rectangle): …
breakpoint()
Agora, execute o arquivo Python e brinque com as classes que você criou.
$ python calculator.py
(Pdb) rec = Rectangle(1, 2)(Pdb) print(rec)
The area of this Rectangle is: 2
(Pdb) sqr = Square(4)
(Pdb) print(sqr)
The area of this Square is: 16
(Pdb) tri = Triangle(2, 3)
(Pdb) print(tri)
The area of this Triangle is: 3.0
(Pdb) cir = Circle(4)
(Pdb) print(cir)
The area of this Circle is: 50.26548245743669
(Pdb) hex = Hexagon(3)
(Pdb) print(hex)
The area of this Hexagon is: 23.382685902179844
Desafio
Criar uma classe com um método de run onde o usuário pode escolher uma forma e calcular sua área.
Quando tiver completado o desafio, você pode enviar um pedido de retirada para o GitHub repo ou publicar sua solução na seção de comentários.
Resumo
A programação orientada a objetos é um paradigma no qual resolvemos problemas pensando neles como objetos. Se você entende Python OOP, você também pode aplicá-lo facilmente em linguagens como Java, PHP, Javascript, e C#.
Neste artigo, você tomou conhecimento:
- O conceito de orientação a objetos em Python
- Vantagens da programação orientada a objetos sobre a programação estruturada
- Noções básicas de programação orientada a objetos em Python
- Conceito de classes e como utilizá-las no Python
- O construtor de uma classe em Python
- Métodos e atributos em Python
- Os quatro pilares do OOP
- Implementar abstraction, inheritance e polimorfismo em um projeto
Agora é a sua vez!
Se você gostou deste guia, confira nosso post nos tutoriais Python.
Informe-nos sua solução para o desafio abaixo nos comentários! E não se esqueça de conferir nosso guia de comparação entre Python e PHP.
Daniel is a self-taught Python Developer, Technical Writer, and long-life learner. He enjoys creating software from scratch and explaining this process through stunning articles. Follow him on Twitter: @DaniDiazTech
Deixe um comentário